第一个网络称为生成器，它会创骗第二个网络，即鉴别器。 随着生成器越来越擅长创建虚假数据，鉴别器也越来越擅长识别虚假数据。这种竞争促使两个网络不断提高性能，直到最终生成器生成的数据与真实数据难以区分。GAN 已用于生成逼真的图像、视频甚至文本。 它们还被用于更实际的应用，例如为机器学习模型生成合成训练数据或改进图像压缩算法。
自 2014 年创建以来，GAN 凭借其灵活性和生成高质量样巴哈马资源本的成功率，已成为最受欢迎的生成建模方法之一。 尽管 GAN 在许多数据集和架构上都取得了成功，但训练 GAN 仍然具有挑战性，因为它们通常不稳定并且可能会发生模式崩溃。这意味着什么？ 当实现以下目标时，GAN 训练成功： 生成器可以可靠地生成欺骗鉴别器的数据。 生成器生成的数据样本与真实世界数据的分布一样多样化。
模式崩溃是指第二个目标永远无法实现。换句话说，生成器设计的解决方案会崩溃为一小部分数据样本，甚至只是一个数据输出，从而一遍又一遍地欺骗鉴别器。机器学习算法总是存在出轨的风险，因为一旦训练开始，我们就很难控制它们的行为。 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法是一种概率机器学习算法，常用于文本分类。之所以被称为“朴素”，是因为它假设所有特征都是相互独立的。